NLP, NLU y NLG: ¿Cuál es la diferencia? Una guía completa

¿Alguna vez ha usado un asistente inteligente (piense en algo como Siri o Alexa) para responder preguntas por usted? Lo más probable es que la respuesta sea “sí”, lo que significa que, hasta cierto punto, ya está familiarizado con lo que se conoce como procesamiento del lenguaje natural (NLP).

NLP es la combinación de métodos tomados de diferentes disciplinas que los asistentes inteligentes como Siri y Alexa utilizan para dar sentido a las preguntas que les hacemos. Combina disciplinas como la inteligencia artificial y la informática para que a los seres humanos les resulte más fácil hablar con los ordenadores como lo haríamos con otra persona. Esta idea de tener un facsímil de una conversación humana con una máquina se remonta a un artículo innovador escrito por Alan Turing, un artículo que formó la base de la tecnología de NLP que usamos hoy.

Diferentes componentes sustentan la forma en que la NLP toma conjuntos de datos no estructurados para estructurarlos en formatos .

Específicamente, estos componentes se denominan comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación del lenguaje natural (NLG). Este artículo tiene como objetivo cubrir rápidamente las similitudes y diferencias entre NLP, NLU y NLG y hablar sobre lo que depara el futuro para NLP.

Cómo encajan NLU y NGL en NLP

Los científicos de datos y los expertos en inteligencia artificial pueden usar NLP para convertir conjuntos de datos no estructurados en formatos que las computadoras pueden convertir a voz y texto; incluso pueden llegar a crear respuestas que son contextualmente relevantes para una pregunta que les haga (recuerde nuevamente a asistentes virtuales como Siri y Alexa). Pero, ¿cómo exactamente encajan NLU y NLG en la NLP?

Una similitud que comparten estas tres disciplinas es que trabajan con lenguaje natural, aunque todas juegan roles separados. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre los tres?

Piénselo de esta manera: mientras que NLU busca comprender el idioma que hablamos como humanos, NLP rastrea los bits de datos más importantes para estructurarlos en cosas como números y texto; Incluso puede ayudar con el tráfico de cifrado malicioso . Mientras tanto, NLG toma conjuntos de datos no estructurados para crear narrativas que podamos entender como significativas.

Definición de comprensión del lenguaje natural (NLU)

La comprensión del lenguaje natural se basa en la inteligencia artificial para dar sentido a la información que ingiere del habla o el texto. Hace esto para crear algo que podamos encontrar significativo a partir de palabras escritas. Una vez que los científicos de datos utilizan el reconocimiento de voz para convertir las palabras habladas en palabras escritas, la NLU analiza el significado comprensible del texto, independientemente de si ese texto incluye errores o mala pronunciación.

NLU es importante para los científicos de datos porque, sin él, no tendrían los medios para analizar el significado de herramientas como el habla y los chatbots. Nosotros, como humanos, después de todo, estamos acostumbrados a entablar una conversación con un bot habilitado para hablar; sin embargo, las máquinas no tienen este lujo de conveniencia. Además de esto, NLU puede identificar sentimientos y obscenidades del habla, al igual que usted. Esto significa que con el poder de NLU, los científicos de datos pueden categorizar texto y analizar significativamente diferentes formatos de contenido.

Mientras que la comprensión del lenguaje natural busca analizar y dar sentido a la información no estructurada para convertirla en datos utilizables, NLG hace todo lo contrario. Con ese fin, definamos NLG a continuación y comprendamos las formas en que los científicos de datos lo aplican a los casos de uso del mundo real.

Definición de generación de lenguaje natural (NLG)

Cuando los científicos de datos proporcionan datos a un sistema NLG, analiza esos conjuntos de datos para crear narrativas significativas entendidas a través de la conversación. Esencialmente, NLG convierte conjuntos de datos en un lenguaje natural que tanto tú como yo podemos entender.

NLG está imbuido de la experiencia de una persona de la vida real para que pueda generar resultados investigados a fondo y precisos en la mayor medida posible . Este proceso se remonta a la literatura escrita por Alan Turing que mencionamos anteriormente, y es esencial para que las personas crean que una máquina está manteniendo una conversación natural y creíble con ellos, independientemente del tema en el que se base la discusión.

Las organizaciones pueden usar NLG para crear narrativas conversacionales que cualquier persona en esa organización puede usar. Por ejemplo, NLG puede ser una gran ayuda para los expertos que trabajan en departamentos como marketing, recursos humanos, ventas y tecnología de la información: NLG se aplica más comúnmente a paneles de inteligencia comercial, creación automatizada de contenido y análisis más eficiente de datos.

¿Cómo es el futuro de NLP?

Aunque NLP tiene muchas aplicaciones comerciales modernas , muchas organizaciones han tenido problemas para adoptarla ampliamente. Esto se debe en gran parte a algunos desafíos clave: la sobrecarga de información, por ejemplo, afecta a las empresas de manera regular y les dificulta decir qué conjuntos de datos son importantes en medio de un mar aparentemente interminable de más datos.

Además, las empresas a menudo requieren técnicas y herramientas específicas con las que puedan analizar información útil de los datos si desean utilizar NLP. Y finalmente, NLP significa que las organizaciones necesitan máquinas avanzadas si quieren procesar y mantener conjuntos de datos de diferentes fuentes de datos utilizando NLP.

Si bien los desafíos impiden que la mayoría de las organizaciones adopten NLP, parece inevitable que estas mismas organizaciones finalmente adopten NLP, NLU y NLG para permitir que sus máquinas mantengan interacciones y conversaciones creíbles y similares a las humanas. Hay, por lo tanto, una cantidad significativa de inversión en los subcampos de estudio de NLP, como la semántica y la sintaxis.

Conclusión

En resumen, todo lo que hemos cubierto en este artículo: NLU lee y da sentido al lenguaje natural, y NLG crea y genera más lenguaje; NLU asigna significado al habla y al texto, y NLG emite lenguaje con la ayuda de máquinas. NLU extrae hechos del lenguaje, mientras que NLG toma los conocimientos que extrae NLU para crear un lenguaje natural.

Esté atento a las grandes personas influyentes en TI, como Apple y Google, para seguir invirtiendo en NLP para que puedan crear sistemas similares a los humanos. El mercado mundial de NLP superará los 22.000 millones de dólares para 2025, por lo que es solo cuestión de tiempo antes de que estos gigantes tecnológicos transformen la forma en que los humanos interactúan con la tecnología.

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